用大白话一文搞懂OpenClaw、Claude Code、Agent、Prompt、MCP、Skill、Token、大模型、多智能体之间区别及联系

1. Token:大模型吃饭用的“米粒”
大白话: 大模型不认识“字”,它认识的是“Token”。你可以把Token理解为它处理信息的最小单位。
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一个汉字可能是1-2个Token。
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一个英文单词可能是一个或多个Token。
举个例子: “我爱AI” 可能被拆成 “我”、“爱”、“AI” 三个Token。
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作用: 大模型根据你给它的Token数量来“收费”和“计工作量”。你说的话(输入)和它回答的话(输出),都是Token。上下文越长,Token越多,它“想”得就越累(也越贵)。
2. Prompt:你跟这个“大脑”说的话
大白话: 就是你向AI提问时,输入的那段指令。它是你和AI交流的唯一语言。
例子:
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烂Prompt: “写首诗” → AI给你一首打油诗。
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好Prompt: “请以李白豪放派的风格,写一首七言绝句,主题是赞美秋天的长城,要体现出历史的沧桑感。” → AI写出来的就像模像样了。
联系: Prompt是启动一切的命令。你给大模型一个好Prompt,它就能发挥得好。你给Agent(下面讲)一个任务Prompt,它就知道该干嘛。
3. Agent(智能体):给“大脑”装上“手和脚”
大白话: Agent就是那个被放出了玻璃房子、并且配上了各种工具的天才。它不仅能想,还能自己动手去做。
一个典型的Agent = 大模型(大脑) + 工具(手和脚) + 规划能力(做事的方法)
它怎么干活?你告诉Agent:“帮我订一张明天去上海最便宜的高铁票。”
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思考(大脑): “主人要订票,我得先查明天车次和价格。”
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行动(手脚): 它自己打开浏览器(调用工具),登录12306网站,查信息。
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再思考: “对比一下,这趟10点的最便宜。”
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再行动: 它尝试帮你填写订单、付款。
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反馈: “主人,已找到最便宜车次G101,票价500元,需要我帮你下单吗?”
关键区别:
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大模型:只会说“你该订票了”。
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Agent:直接动手帮你“把票订了”。
4. MCP(模型上下文协议):Agent的“USB万能接口”
大白话: 以前,你想让Agent连你的电脑、连数据库、连微信,每个连接都得专门写代码,特别麻烦,像给每种电器配一个专用充电器。MCP就是统一的Type-C接口。
只要Agent支持MCP,你给它插上一个“MCP服务器”(相当于一个转接头或驱动),它就能立刻:
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读取你电脑上的所有文件。
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操作Photoshop画图。
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查询你的公司数据库。
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控制你家的智能灯泡。
总结: MCP让Agent的“手脚”变得即插即用,大大扩展了它的能力范围。
5. Skill(技能):Agent的“预制菜”或“快捷方式”
大白话: 一个任务往往包含很多步骤。如果你每次都让Agent“从头思考每一步”,它可能会犯错,而且很慢。Skill就是把完成一项特定任务的最佳流程,打包成一个“一键启动”的按钮。
例子: 你想让Agent帮你写一篇小红书爆款笔记。
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不用Skill: 你得一步步教它:“先去微博找热点,再用网络流行语润色,加一些emoji,最后加上话题标签……” 说一大堆,累死了。
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用Skill: 你只要说一句“使用小红书写手技能”,这个Skill背后已经定义好了所有步骤(找热点、定人设、写标题、加标签、配表情)。Agent就会自动按这个最佳流程干活。
和Agent的关系: Agent是通用的“机器人”,Skill是给这个机器人安装的“岗位培训手册”或“工作流模板”。有了更多Skill,Agent干特定活就更专业、更稳定。
6. 多智能体(Multi-Agent):一个“AI复仇者联盟”
大白话: 一个Agent再厉害,也可能分身乏术。多智能体就是让多个各有专长的Agent凑在一起,互相配合完成一个复杂的大任务。
经典例子: 让你开发一个手机APP。
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产品经理Agent:负责分析需求,写设计文档。
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程序员Agent:负责写代码。
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测试员Agent:负责找Bug。
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设计师Agent:负责画界面。
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运维Agent:负责部署上线。
怎么协作? 它们可以开会、传递任务。程序员Agent写一段代码,立刻交给测试员Agent去测,测出问题再返回给程序员Agent修改。最后,运维Agent拿过最终代码,直接部署。
区别: 一个Agent是单打独斗的英雄,多智能体是一个有组织、有分工的团队。
7. Claude Code & OpenClaw:两个具体的“明星产品”
Claude Code(Anthropic公司出的)
大白话: 这是一个专门为程序员设计的Agent。你可以在命令行里运行它,告诉它“帮我修好登录页面的那个Bug”,它就会自己分析你的代码、找到错误、修改文件、甚至运行测试。它是一个具体能用的产品。
OpenClaw
大白话: 这是一个开源项目,它的目标就是让你能像控制Claude Code一样,控制一个能操作你电脑桌面的Agent。你可以理解为“电脑版自动驾驶AI”。你告诉它“帮我做个PPT,里面放上这个月的销售数据”,它就会自己去打开Excel、复制数据、打开PPT、粘贴、排版。OpenClaw更像一个实现方案或工具集,而不是一个最终产品(因为它开源,你可以自己搭建)。
最后,一张图总结所有区别和联系:
想象一个汽车制造厂(多智能体系统):

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|---|---|---|
| 大模型 | 一个有天赋的学徒的大脑 |
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| Token | 学徒思考时消耗的“脑细胞” |
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| Prompt | 你对学徒下的指令 |
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| Skill | 一份“造车门的标准作业流程图” |
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| MCP | 学徒手里的“万能扳手套装” |
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| Agent | 一个全能的“造车门工位机器人” |
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| 多智能体 | 整个汽车制造厂 |
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| Claude Code | 工厂里一个专门“修代码Bug”的机器人 |
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| OpenClaw | 一套教机器人“操作电脑鼠标键盘”的开源图纸 |
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